令人敬畏的 2020 年人工智能和机器学习趋势
已发表: 2020-03-02人工智能和机器学习是世界上最繁荣和最具革命性的两项技术。 这些技术正在进入世界上几乎所有领域，并将以有趣的方式影响这些领域。
有很多原因使 AI 和 ML 成为世界上最受欢迎的两项技术。
这些技术有能力改变地球的运作方式。 而且，毫无疑问，在 AI 和 ML 的世界中不断发生某些事情。 在本文中，我们将讨论将塑造 2020 年新年的一些顶级 AI 和 ML 趋势。我们还将讨论面部识别技术及其 2020 年用例的主题。
人工智能和机器学习将触及天空
首先，我们想强调一点，到 2023 年，与人工智能解决方案相关的收入预计将达到 979 亿美元。这意味着人工智能似乎有很大的潜力。 与此同时，机器学习领域也发生了很多事情。 而且，机器学习解决方案和系统的需求预计也会很高。 归根结底，世界已经意识到人工智能和机器学习可以带来的众多好处。
2020 年人工智能和机器学习趋势值得关注
基于人工智能的广告和媒体
不过，大多数人工智能和机器学习都与企业相关联。 人工智能的主要用途是动态 365 操作的自动化。 然而，毫无疑问，人工智能可以对创意产业以及创意任务产生积极影响。 人工智能似乎在广告和媒体领域也有很大的潜力。 人工智能和机器学习已经在创意广告和故事的制作中发挥了至关重要的作用。 此外，许多机构也开始使用 ML 和 AI 来编写剧本。 2020 年，我们将看到创意机构和媒体机构更多地使用这些技术。 事实上，即使是富有创造力的千斤顶也会尽最大努力充分利用这些新技术。
管理客户互动并提高忠诚度
实时营销工作将需要基于人工智能的解决方案。 由于营销团队将对制定有效的实时策略感兴趣，因此人工智能和机器学习的作用将非常明显。 人工智能和机器学习为客户支持、营销和销售团队提供了全方位的好处。 许多新工具还具有基于人工智能的功能，旨在提高客户互动和营销活动的质量。
此外，人们相信基于人工智能的业务决策可以带来更好的客户获取和保留。 因为，人工智能和机器学习似乎对客户生命周期产生了积极影响。 借助由人工智能驱动的最新企业解决方案，公司能够更好地了解客户，从而制定个性化的活动和计划。 因此，保留的机会会自动显着增加。
人工智能与基于模型的设计之间的关系
人工智能已经在风力涡轮机、飞机发动机、自动驾驶汽车以及各种工业设备领域发挥着重要作用。 这项新技术的整体影响是值得注意的，尤其是在复杂和多领域的系统中。 新时代的设计师对基于模型的设计工具很感兴趣。 因为，它们帮助设计人员不断地模拟、集成以及测试人工智能系统。 此外，在刺激技术的帮助下，设计师和工程师能够识别人工智能如何影响系统。 因此，毫无疑问，基于模型的设计在社会中具有非常积极的作用。
人工智能和机器学习对区块链行业的影响
区块链可能很快就会触及 15 亿美元大关。 由于世界各地的企业都会有兴趣投资它，因此，区块链似乎在 2020 年及之后的几年内拥有巨大的发言权。 这项技术已经引起了很多轰动，并且有一定的势头与之相关。 现在，随着人工智能和机器学习的融合，这项技术有望变得更加强大。 因此，在 2020 年，您可以期待由 AI 提供支持的更新的区块链工具和技术，这种合并的一些优势将是大大改善交易、更好的数据质量以及许多其他方面。
工作场所的自动化
2020 年，人工智能和机器学习将在办公室更加活跃。 尽管如此，已经有很多关于人工智能和机器学习可能会彻底改变办公室这一事实的讨论。 然而，在接下来的一年里，我们将看到更多使用 AI 和 ML。 而且，我们还可以观察到，人工智能和机器学习可能会使工作场所的操作自动化。 不过，这并不意味着人力将被完全取代。 但是，一些手动工作肯定会自动化。 因此，我们可以期待 2020 年的生产力和效率更高。
上面列出了一些 2020 年 AI 和 ML 的主要趋势，除了这些趋势之外，还有一些会令世界兴奋的事情。 喜欢更多地使用面部识别技术。 它由 AI 和 ML 提供支持，这种超精确的生物特征认证将在 2020 年得到改进。此外，面部识别的利用率将比以前更多。
该技术更加引人入胜和有趣，并且有许多用例，包括技术、市场、供应商等。
面部识别是使用他/她的面部来完成对一个人的验证或识别的过程。 该技术根据人的面部细节分析、捕捉和比较模式。
这个怎么运作？
人脸识别技术分为三个步骤：
- 人脸检测
- 人脸抓拍
- 人脸匹配
人脸检测是在图像和视频中检测和定位人脸的过程的第一步。
面部捕捉是基于特征将面部细节转换为一组数字信息的过程的下一步。
人脸匹配是验证人脸并与人匹配的最后一件事。
切勿将“识别”与“认证”混为一谈。 这两个术语是不同的，具有不同的含义。 在生物识别技术中，该技术用于借助可识别和可靠的数据来识别和验证一个人。 识别只是“谁是那个人”，而认证是“验证他/她是否真的是那个人”。
在最终报告中使用面部识别技术的应用类别排名前三。 让我们讨论这前三个类别。
1. 安全——执法
安全市场正在制定新的解决方案来打击和打击犯罪和恐怖主义。 在这个市场上，面部识别系统是有益的或检测和预防犯罪。 以下是安全市场如何使用该技术：
- 该技术在签发身份证件时使用，并且大部分时间与指纹等其他生物识别技术结合使用。
- 在边境检查时进行面部匹配，以了解护照的数字化生物特征是否与护照持有人的面部匹配。
- 面部匹配还用于对驾驶执照和身份证图片的数据库进行搜索。
- 无人机安装了航空摄像头，以在发生大规模事件的大面积区域提供面部识别。
2. 健康
如今，深度学习和面部分析已经成为可能，医疗保健行业可以出于多种原因使用面部识别和生物识别技术。 医疗保健组织能够：
- 更准确地跟踪患者的用药情况
- 检测遗传病成功率96.6%
- 支持疼痛管理流程
- 营销和零售
我们大多数人都想知道为什么营销和零售行业需要面部识别技术。 由于最不期望营销和零售业曾经利用这项技术，如果是这样，那么如何。 KYC（了解您的客户）肯定会成为 2020 年有争议的话题。这一即将到来的趋势正在与客户体验中的先进营销策略一起使用。
当摄像头放置在零售店时，店主和经理能够分析购物者的行为并改进购买流程，从而提供最佳购物体验。
亚洲欢迎 2020 年东京奥运会人脸识别（日本）
2020 年东京奥运会的官员将应用面部识别技术来识别授权的个人/运动员并允许他们自动访问。
悉尼正在机场进行面部识别试验，以帮助人们以更安全、更快捷的方式通过安检。
在印度，Aadhaar 项目是世界上最大的生物识别数据库。 Aadhaar 卡为超过 12 亿的印度居民提供唯一的数字身份证号码。 据消息人士透露，印度可能会在 2020 年发布新的最大的人脸识别系统。
如果面部识别被愚弄怎么办？
有很多例子可以解释这项技术如何很容易被愚弄。 让我们讨论一些例子：
- 在俄罗斯，Grigory Bakunov 创造了一种混淆面部检测设备的解决方案。 他开发了一种算法，该算法涉及使用特殊化妆来欺骗软件。 但是，他决定不将该产品推向市场，因为犯罪分子很容易以此欺骗面部识别解决方案。
- 2017年底，一家越南公司使用口罩破解了苹果iPhone X中安装的Face ID人脸识别功能。然而，黑客使用该破解程序进行大规模利用的难度更大。
换句话说，用户可以借助过滤器来修改图像中的特定像素，然后再将其在线发布。 这些变化对于人眼来说是微不足道的，同时也给面部识别解决方案带来了困惑。
AI 和 ML 是两种最强大和最有影响力的技术。 这些技术有可能进入不同的领域并产生影响。 我们不能声称预测未来几年将出现的所有关键主题。 但这些技术正在慢慢进入不同的市场和领域。 AI 和 ML 技术已经被市场专业人士用于多项实验。 您也在手机中使用此技术进行解锁。 因此，毫无疑问，我们将在未来几年见证很多事情。
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